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J-GLOBAL ID：201802252718810155   整理番号：18A0822196

任意の2Dアレイ幾何学によるFDD大規模MIMOチャネル推定【JST・京大機械翻訳】

FDD Massive MIMO Channel Estimation With Arbitrary 2D-Array Geometry

著者 (3件)： Dai Jisheng (Department of Electronic Engineering, Jiangsu University, Zhenjiang, China) ,  Liu An (College of Information Science and Electronic Engineering, Zhejiang University, Hangzhou, China) ,  Lau Vincent K. N. (Department of Electronic and Computer Engineering, The Hong Kong University of Science and Technology, Hong Kong)
資料名： IEEE Transactions on Signal Processing  (IEEE Transactions on Signal Processing)
巻： 66  号： 10  ページ： 2584-2599  発行年： 2018年 
JST資料番号： C0228A  ISSN： 1053-587X  CODEN： ITPRED  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文は,周波数分割多重入力多出力システムにおけるダウンリンクチャネル推定の問題に取り組んだ。既存の方法は,通常,ダウンリンクチャネルを推定するために離散Fourier変換(DFT)基底の下で隠されたスパース性を利用する。しかし,これらのDFTベースの方法の少なくとも2つの欠点がある。最初に,DFT基底がULAの特別な構造を必要とするので,それらは最初に一様な線形配列(ULA)に適用できる。第二に,それらは常にいくつかのDFTビン上のエネルギーの漏れによる性能損失を受ける。上記の欠点を扱うために,任意の二次元アレイアンテナ幾何学によるダウンリンクチャネルスパース表現のためのオフグリッドモデルを導入し,スパースチャネル回復とオフグリッド精密化のための効率的なスパースBayes学習手法を提案した。提案したオフグリッド法の主な考え方は,調整可能なパラメータとしてサンプリング格子点を考慮することである。正確なブロック主要化-最小化アルゴリズムを利用して,格子点を,オフグリッドギャップを最小にするために,反復的に精密化した。最後に,ダウンリンクとアップリンクチャネルの間の角度相反性を利用することにより,アップリンク支援チャネル推定に対する解をさらに拡張し,回復性能を向上させた。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *チャネル推定 ,  *二次元 ,  アルゴリズム ,  相反性 ,  基底 ,  アレイアンテナ ,  *幾何学 ,  精密化 ,  線形性 ,  アップリンク ,  離散Fourier変換 ,  ダウンリンク
準シソーラス用語： Bayes学習 ,  スパース表現 ,  スパース性 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 通信方式一般  (ND07010E) ,  移動通信  (ND08030H)

タイトルに関連する用語 (6件)： 2D ,  アレイ ,  幾何学 ,  FDD ,  大規模MIMO ,  チャネル推定